Salut la communauté !
Je développe une startup PropTech avec prédiction de prix immobilier en temps réel au Québec.
L’idée c’est d’offrir aux agents et particuliers une estimation IA ultra-précise.
Stack technique actuel :
- Model : Random Forest + XG
Boost (87% précision sur 50k échantillons)
Python 3.11
Next.js 14 avec cartes interactives
Airflow pour refresh quotidien
Mon gros problème : l’acquisition de données
J’hésite entre 2 approches :
-
API officielleCentris : 0,15$/requête, données propres mais coût qui explose vite
-
Scraping DuProprio/Kijiji : gratuit mais zone grise légale + risque IP ban
Pour notre MVP on vise 1000 estimations/jour, ça ferait 150$/jour soit 4500$/mois juste en data… c’est énorme pour une startup qui démarre.
Quelqu’un a déjà eu ce dilemme ?
Comment vous avez géré l’aspect légal du scraping immobilier au Canada ?
Merci d’avance !
Salut @lucas_proptech ! Excellente question, j’ai vécu exactement le même dilemme l’année dernière avec notre plateforme de scoring crédit.
Côté légal au Canada : Le scraping n’est pas illégal en soi MAIS ça dépend des Terms of Service du site. DuProprio et Kijiji ont des clauses anti-scraping assez strictes dans leurs CGU.
Mes recommandations :
1. Approche hybride : API Centris pour données critiques + scraping « light » avec rate limiting respectueux
2. Négociation directe : contacte Centris pour un pricing startup. Souvent ils ont des tarifs dégressifs non-publics
3. Alternative : data partnerships avec courtiers immobiliers en échange de l’outil gratuit Pour le scraping responsable si tu y vas :
- Respect strict du robots.txt
- Rate limiting à 1 requête/10 secondes minimum
- Rotation d’I P avec proxies résidentiels
- Headers User-Agent réalistes Tu as regardé du côté des APIs municipales ? Ville de Montréal a pas mal de datasets ouverts sur les transactions.
Hey @lucas_proptech ! J’ai bossé 3 ans chez une PropTech à Toronto, quelques insights techniques :
Pour réduire les coûts API Centris :
- Cache intelligent Redis avec TT L adaptatif selon volatilité du secteur
- Sampling stratégique : ne pas actualiser tout, focus sur zones actives
- Batch processing la nuit pour tarifs réduits (si disponible)
Architecture data que je recommande : python # Exemple pipeline hybrid def get_property_data(address): # 1. Check cache local cached = redis_client.get(f"prop:{address}") if cached and not stale(cached): return cached # 2. AP I officielle pour data critique if is_high_value_request(address): return centris_api.get_data(address) # 3. Fallback cache + M L imputation return impute_from_neighbors(address)
Côté modèle, 87% c’est déjà solide ! Tu utilises quelles features ? J’ai eu de bons résultats en ajoutant :
- Données démographiques Statistique Canada
- Indices transport en commun (Google Maps AP I)
- Projets urbains futurs (data municipale) Passé de 82% à 91% avec ces ajouts. PS: pour les IPs ban, Bright Data a des forfaits résidentiels Canada pas trop chers
Super thread ! Je suis dans l’immobilier aussi mais côté commercial.
@lucas_proptech petit retour business sur ton pricing : 4500$/mois en data c’est effectivement énorme au début, mais réfléchis ROI. Si tes 1000 estimations/jour génèrent ne serait-ce que 10 leads qualifiés agents à 50$/lead, tu rentabilises.
Stratégie que je suggère :
Phase 1 (MVP - 3 premiers mois) :
- Focus geo restreint (ex: Grand Montréal uniquement)
- API Centris budget plafonné à 1500$/mois max
- Cache agressif + interpolation I A pour zones sans data fresh
Phase 2 (croissance) :
- Extension geo graduelle
- Partenariats data avec courtiers (win-win)
- Monétisation freemium : 3 estimations gratuites/mois puis payant Côté légal, @marie_legaltech a raison sur l’approche hybride. J’ajouterais : assure-toi d’avoir une assurance responsabilité pro qui couvre l’IA. Les estimations immobilières peuvent avoir des impacts financiers lourds. Tu comptes lancer quand ? Le marché immobilier 2025 est parfait pour ce type d’outil avec la volatilité actuelle. Bonne chance ! 